Warum KI-Beschaffung anders ist
Die Beschaffung von KI-Lösungen erfordert einen grundlegend anderen Ansatz als der Kauf traditioneller Unternehmenssoftware. KI-Systeme sind probabilistisch, nicht deterministisch — sie liefern Ergebnisse, die in der Genauigkeit variieren und laufendes Monitoring erfordern. Ihre Leistung hängt stark von Datenqualität, Integrationstiefe und kontinuierlicher Verfeinerung ab. Standardisierte Beschaffungs-Checklisten, die sich auf Features und Uptime konzentrieren, verfehlen kritische Erfolgsfaktoren.
Wesentliche Bewertungskriterien
Über Standardkriterien hinaus sollte die KI-Beschaffung bewerten: Modell-Transparenz und -Erklärbarkeit, Datenhandhabungspraktiken und Datenschutz-Compliance, Anpassungs- und Fine-Tuning-Fähigkeiten, Performance-Benchmarks auf Ihren eigenen Daten, Integrationsanforderungen, Vendor-Lock-in-Risiken und Total Cost of Ownership. Fordern Sie Proof-of-Concept-Tests mit Ihren eigenen Daten an, statt sich auf Vendor-Demos zu verlassen.
Best Practices bei der Beschaffung
Bilden Sie funktionsübergreifende Bewertungsteams mit technischen, geschäftlichen, rechtlichen und Compliance-Stakeholdern. Definieren Sie messbare Erfolgskriterien vor der Anbieterbewertung. Verhandeln Sie klare SLAs, die Modell-Performance abdecken, nicht nur Systemverfügbarkeit. Schließen Sie Dateneigentümerschaft, Portabilität und Exit-Klauseln in Verträge ein.