Die zentrale Herausforderung: Best-in-Class oder nichts

Einfache Automatisierungen sind schnell umgesetzt. Doch die wahre Messlatte liegt darin, wie hoch die Automatisierungsrate getrieben werden kann – und ob ein Unternehmen bereit ist, die dafür notwendigen Ressourcen dauerhaft bereitzustellen. Studien zeigen, dass jede mit KI gelöste Kundeninteraktion erhebliche Kosten spart. Aber wenn ein selbst entwickelter Agent nur 40 Prozent der Fälle abdeckt, während eine bestehende Lösung 50 Prozent oder mehr erreicht, macht allein diese Differenz den entscheidenden Unterschied beim ROI.

Das Problem: Schon wenn der Eigenbau hypothetisch „nichts kostet“, was unrealistisch ist, bleibt der Return on Investment schlechter als bei einer leistungsfähigeren, externen Lösung. Wer nicht auf Best-in-Class-Niveau arbeitet, lässt Geld auf dem Tisch liegen.

Die unterschätzten Gesamtkosten

Einen Prototypen aufzusetzen ist vergleichsweise günstig und schnell. Doch eine produktionsreife Lösung ist kein einmaliges Projekt, sondern eine Daueraufgabe. Sie erfordert ständige Modell-Updates, Feature-Verbesserungen, Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen sowie stabile Integrationen in bestehende Systeme.

Schnell zeigt sich: Der Aufwand steckt weniger im sichtbaren Interface als vielmehr in der Infrastruktur, die Training, Steuerung und Zuverlässigkeit ermöglicht. Wer hier zu wenig investiert, schafft Engpässe und verhindert höhere Automatisierungsraten.

Rechnet man konservativ mit 50.000 Dollar pro Monat für ein Engineering-Team, muss ein selbst entwickelter Agent bereits Millionen von Support-Interaktionen monatlich abwickeln, um die Kosten zu rechtfertigen. Für die meisten Unternehmen ist das weder realistisch noch wirtschaftlich.

Qualität vor Quantität – und die Geschwindigkeit der Verbesserung

Nicht jede Automatisierung ist gleich wertvoll. „Deflection“, also das Abfangen von Anfragen, ist leicht – doch Kundenzufriedenheit („Delight“) ist schwer. Best-in-Class-Lösungen zeichnen sich dadurch aus, dass sie nicht nur einfache Fragen lösen, sondern auch komplexere Anliegen zuverlässig bearbeiten – und dabei die Zufriedenheit der Kunden erhöhen.

Das gelingt, weil spezialisierte Teams mit hohem Volumen kontinuierlich Experimente durchführen und Verbesserungen einspielen. So entstehen schnellere Feedback-Loops, die zu schnellerem Fortschritt führen. Für kleinere Teams mit weniger Ressourcen und geringerem Volumen ist dieses Tempo kaum erreichbar.

Die Gewinner im KI-Markt sind diejenigen, die sich am schnellsten verbessern – und das erfordert Skala.

Wann der Eigenbau Sinn ergibt – und wann nicht

Natürlich gibt es Ausnahmen. Unternehmen mit sehr großen Support-Volumina, spezialisierten Anforderungen und starken internen KI-Teams können von einem Eigenbau profitieren. Doch selbst führende KI-Labore wie Anthropic setzen auf bestehende Lösungen wie Fin, weil sie erkannt haben, dass die ständige Weiterentwicklung enorme Ressourcen bindet und besser in die Verbesserung der eigenen Kernprodukte fließt.

Die Logik ist einfach: Investiere in das, was dich einzigartig macht. Aufgaben, die nicht zum Kerngeschäft gehören, lassen sich besser an Partner mit Expertise auslagern. Genau deshalb setzen selbst große Software-Unternehmen auf externe Infrastrukturanbieter wie AWS.

Fazit

Einen eigenen KI-Agenten zu entwickeln, mag verlockend sein. Es ist spannend, lehrreich und schafft ein Gefühl der Kontrolle. Doch die Realität ist: In den meisten Fällen bindet es Ressourcen, die besser in das eigentliche Produkt fließen sollten.

Die Wahl zwischen „Build or Buy“ entscheidet über Geschwindigkeit, Qualität und Wirtschaftlichkeit. Wer auf eine Best-in-Class-Lösung setzt, profitiert von schnelleren Verbesserungen, höherer Kundenzufriedenheit und einem besseren ROI.

Der Rat lautet daher: Nutze die Energie und das Talent deines Teams, um deine einzigartigen Produkte und Services voranzubringen – und greife bei kritischen, aber nicht differenzierenden Aufgaben wie einem KI-Agenten auf Partnerlösungen zurück.

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