Am Montagabend habe ich in unserer Kostenaufstellung eine Zeile gesucht, die es dort nicht gibt. Wir haben im Frühjahr ein Werkzeug abbestellt und die Funktion selbst gebaut: Die gekündigte Lizenz steht sauber in der Buchhaltung, der Betrieb des Eigenbaus steht nirgends.
Der Bau geht an einem Nachmittag. Wer den Ablauf in zwei Jahren noch versteht, entscheidet sich nicht am Laptop. Foto: ThisIsEngineering auf Pexels
Die Zahl, die diesmal neu ist
Diese Umfrage läuft seit Jahren und liefert meistens dieselbe Kurve: mehr Adoption, mehr Skalierung, wenig Bewegung beim Gewinn. 44 Prozent der Firmen skalieren KI inzwischen unternehmensweit, im Vorjahr waren es 38. 80 Prozent der Nutzer berichten, dass sie persönlich schneller arbeiten. Der EBIT-Beitrag bleibt bei 37 Prozent stehen, und nur 6 Prozent kommen über die Schwelle von fünf Prozent EBIT aus KI.
Neu ist die Zeile zum Software-Einkauf. 32 Prozent haben gegen den Kauf mindestens eines Produkts oder Features entschieden, weil sie es intern mit Coding-Agenten bauen konnten. Die Spanne zwischen den Branchen ist groß: 41 Prozent in der Tech-Branche, 39 im Gesundheitswesen, 19 bei Versicherern, 17 im öffentlichen Sektor. Unter den 6 Prozent High Performern liegt der Wert bei fast der Hälfte, bei allen übrigen bei 31 Prozent.
Das ist die erste Zahl seit Langem, die eine Ausgabenentscheidung misst statt einer Absicht. Ein abgesagter Kauf ist kein Pilotprojekt und kein Stimmungsbild. Jemand hatte ein Angebot auf dem Tisch und hat Nein gesagt.
Unser Eigenbau hat drei Ausfälle gekostet
Bei uns lief das im Mai. Wir haben für die Website ein Deployment-Werkzeug abbestellt und den Weg auf den Server mit eigenen Skripten nachgebaut. Der Grund war gut: Unsere Seite ist ein Zwitter aus alten WordPress-Schnappschüssen und neuen Astro-Seiten, und kein Produkt am Markt kennt diesen Zustand. Das Bauen selbst dauerte einen Nachmittag.
Der Rest dauerte länger. An einem einzigen Tag haben wir uns drei Produktionsvorfälle eingefangen, weil ein Skript mehr überschrieben hat als gedacht. Zwei davon entstanden beim Reparieren des ersten. Danach kamen ein Rollback-Skript, ein Prüfskript für kaputte Seiten und eine Regel, die heute in unserer Projektdokumentation ganz oben steht. Zusammen sind das gut zwei Arbeitstage plus eine knappe Stunde im Monat, in der jemand die Skripte anfasst, weil sich am Server etwas geändert hat.
Die Lizenz lag im niedrigen zweistelligen Bereich pro Monat. Die Rechnung geht für uns trotzdem auf, weil das gekaufte Produkt unser Problem nie gelöst hätte. Was ich mir abgewöhne, ist die Erzählung, wir hätten dabei Geld gespart. Wir haben Kosten verschoben, von einer Rechnung auf einen Kalender.
Eine gekündigte Lizenz kostet dich ab sofort nichts. Ein Eigenbau kostet dich ab sofort jemanden.
Was ich vor der nächsten Absage aufschreibe
Bei einem Kunden aus dem Maschinenbau lief die Diskussion im August fast identisch. Das Marketing wollte ein Reporting-Abo kündigen, weil zwei Leute den Wochenreport inzwischen mit einem Coding-Agenten selbst zusammenbauen. Die Zahlen stimmten: 340 Euro im Monat gegen zwei Nachmittage Aufwand. In der Aufstellung fehlte der Monat, in dem beide gleichzeitig im Urlaub sind.
Was in solchen Rechnungen regelmäßig fehlt, sind die Laufzeitkosten über 24 Monate. Modell- und API-Kosten, Hosting, und die Stunden, die jemand pro Monat für Pflege einplant. In derselben Umfrage sagen 20 Prozent, dass die Betriebskosten ihrer KI heute schon begrenzen, wie viel sie davon einsetzen. Diese Grenze trifft Eigenbauten früher, weil dort kein Vertriebler sitzt, der dir zum Jahresende einen Rabatt anbietet. Für den Modellanteil haben wir eine Rechenvorlage für API-Kosten veröffentlicht, die du in einer halben Stunde ausgefüllt hast.
Dann fehlt ein Name. Eine Person, kein Teamkürzel, die zuständig ist, wenn das Ding an einem Freitagnachmittag stehen bleibt. Findet sich für diese Zeile im Raum niemand, hast du die Antwort auf die Bauentscheidung bereits.
Und zuletzt der Ausstieg. Bei uns ist das eine Datei im Repository, die einem neuen Kollegen in zwanzig Minuten erklärt, was die Skripte tun und was sie unter keinen Umständen tun dürfen. Sie hat den größten Teil der Zeit gekostet und ist der Grund, warum ich den Eigenbau heute noch verantworten kann. Wie so ein Übergabe-Setup aussieht, wenn auch Leute ohne Programmierhintergrund mitbauen, haben wir am Beispiel Claude Code im Team aufgeschrieben.
Warum ich trotzdem weiter selbst baue
Die Zahl, die gegen meine eigene Vorsicht spricht, steht im selben Bericht. Unter den 6 Prozent High Performern, also den Firmen mit dem größten messbaren KI-Effekt auf den Gewinn, sagt fast die Hälfte Softwarekäufe ab. Bei allen anderen sind es 31 Prozent. Die Firmen, bei denen KI im Ergebnis ankommt, bauen also mehr selbst als der Durchschnitt.
Ich lese das so: Diese Firmen bauen, um Software zu bekommen, die es am Markt so nicht gibt. Wer baut, um eine Rechnung zu drücken, landet bei den 37 Prozent, die sich seit einem Jahr nicht bewegen. Der Unterschied zwischen beiden Gruppen liegt selten am Werkzeug, sondern daran, ob jemand die zweite Rechnung schon aufgemacht hat.
Unsere Skripte laufen heute ruhig, und ich würde sie wieder bauen. Die drei Vorfälle stehen trotzdem in unserem Changelog, und sie bleiben dort stehen. Sie sind der Posten, den ich beim ersten Kalkulieren nicht auf dem Zettel hatte, und dieser Zettel gehört inzwischen in jedes Gespräch, in dem bei uns jemand ein Abo kündigen will. Wer gerade den Weg von Pilotprojekten zu einem Effekt in der GuV plant, findet den Rahmen dafür in unserer Roadmap für KI-Pilotprojekte.
